「搜索规划算法」共找到 1283 篇相关文章
自写驱动越狱!Gemini 3 Pro零败绩通关宝可梦:效率碾压前代8倍「Agent进化太快了」
在全自动《宝可梦 水晶版》对决中,Gemini 3 Pro击败Gemini 2.5 Pro,通关速度至少快2倍,前代或慢8倍。它还展现出诸多能力,如自写驱动绕过限制等,但也存在不验证假设等局限。
从分钟级等待到20倍超速:LightX2V重写AI视频生成速度上限
今年,开源项目LightX2V在ComfyUI社区走红,单月下载超170万次。它是面向低成本、强实时视频生成的推理技术栈,能在消费级显卡上高效生成视频,还支持多种模型和硬件,覆盖不同用户需求。
DeepSeek V3到V3.2的进化之路,一文看全
知名AI研究者Sebastian Raschka发布深度博客,详细梳理DeepSeek V3到V3.2进化历程。DeepSeek V3.2性能对标GPT - 5和Gemini 3.0 Pro,且为开放权重模型,报告涵盖众多有趣领域和知识。
多模态思维链如何重塑 AI 与短视频的未来
传统多模态模型在动态视频理解与复杂推理场景面临挑战,快手开源的 Keye-VL 模型在多模态思维链技术实现突破。文章解析其核心技术,分享在快手短视频社区的落地应用,还探讨了未来“Think with Video”的技术方向。
告别「一条路走到黑」:通过自我纠错,打造更聪明的Search Agent
为解决知识实时性和推理复杂性挑战,搜索智能体(Search Agent)应运而生,但缺乏自我纠错能力。腾讯联合清华提出 ReSeek 框架,引入动态自我修正机制,还构建 FictionalHot 数据集评估,实验效果良好。
小红书提出DeepEyesV2,从“看图思考”到“工具协同”,探索多模态智能新维度
小红书推出多模态模型DeepEyesV2,它延续视觉推理优势,实现代码执行、网页搜索和图像操作的全工具协同。通过多工具协同推理解决复杂问题,采用两阶段训练策略,准确率远超开源模型。
刚刚!Kimi Linear横空出世,全新注意力架构:1M长文本解码速度飙升6.3倍,KV缓存砍掉75%
月之暗面推出全新注意力架构Kimi Linear,有望成下一代Agent LLM基石技术。它解决了LLMs处理长序列任务的瓶颈,性能超传统机制,还开源了核心代码。Kimi Linear的KDA模块提升了表达和硬件效率,实验表现佳。
零基础指南:从 Prompt 到上下文工程构建 AI Agent 【万字长】
作者结合培训经历,系统梳理零基础构建 AI Agent 的学习路径,涵盖结构化提示词工程、上下文工程与知识检索、工具函数设计和 Agent 规划等内容,还介绍各环节方法、策略和实践案例。
刚刚,Meta风雨飘摇中发了篇重量级论文,作者几乎全是华人
风雨飘摇的Meta发布重量级论文《Agent Learning via Early Experience》,提出「早期经验」新范式,让AI智能体「无师自通」,为突破强化学习瓶颈提供新思路。该范式结合两种策略,实验效果显著,还指出了局限与未来方向。
协同加速,多机器人协作不再「慢半拍」!软硬一体化框架ReCA破解具身智能落地效率瓶颈
佐治亚理工学院等团队推出集成加速框架 ReCA,针对多机协作具身系统,从算法、系统、硬件跨层协同优化,经评估,实现 5 - 10 倍速度提升且成功率升 4.3%,为具身智能落地奠基。